如果我有一个numpy dtype，我如何自动将其转换为最接近的python数据类型?例如,
numpy.float32 -> "python float"
numpy.float64 -> "python float"
numpy.uint32 -> "python int"
numpy.int16 -> "python int"
我可以尝试提出所有这些情况的映射，但是numpy是否提供了一些自动的方法来将其dtypes转换为尽可能接近的本机python类型?这种映射不需要是详尽的，但它应该转换具有类似python的常见dtype。我想这已经在numpy的某个地方发生了。
当前回答
使用val.item()将大多数NumPy值转换为原生Python类型:
import numpy as np
# for example, numpy.float32 -> python float
val = np.float32(0)
pyval = val.item()
print(type(pyval)) # <class 'float'>
# and similar...
type(np.float64(0).item()) # <class 'float'>
type(np.uint32(0).item()) # <class 'int'>
type(np.int16(0).item()) # <class 'int'>
type(np.cfloat(0).item()) # <class 'complex'>
type(np.datetime64(0, 'D').item()) # <class 'datetime.date'>
type(np.datetime64('2001-01-01 00:00:00').item()) # <class 'datetime.datetime'>
type(np.timedelta64(0, 'D').item()) # <class 'datetime.timedelta'>
...
(另一个方法是np.asscalar(val)，但自NumPy 1.16以来已弃用)。
对于好奇的人来说，为您的系统构建一个NumPy数组标量转换表:
for name in dir(np):
obj = getattr(np, name)
if hasattr(obj, 'dtype'):
try:
if 'time' in name:
npn = obj(0, 'D')
else:
npn = obj(0)
nat = npn.item()
print('{0} ({1!r}) -> {2}'.format(name, npn.dtype.char, type(nat)))
except:
pass
在一些系统中，有一些NumPy类型在Python中没有对应的原生类型，包括:clongdouble, clongfloat, complex192, complex256, float128, longcomplex, longdouble和longfloat。在使用.item()之前，需要将它们转换为最接近的NumPy等效值。
其他回答
使用val.item()将大多数NumPy值转换为原生Python类型:
import numpy as np
# for example, numpy.float32 -> python float
val = np.float32(0)
pyval = val.item()
print(type(pyval)) # <class 'float'>
# and similar...
type(np.float64(0).item()) # <class 'float'>
type(np.uint32(0).item()) # <class 'int'>
type(np.int16(0).item()) # <class 'int'>
type(np.cfloat(0).item()) # <class 'complex'>
type(np.datetime64(0, 'D').item()) # <class 'datetime.date'>
type(np.datetime64('2001-01-01 00:00:00').item()) # <class 'datetime.datetime'>
type(np.timedelta64(0, 'D').item()) # <class 'datetime.timedelta'>
...
(另一个方法是np.asscalar(val)，但自NumPy 1.16以来已弃用)。
对于好奇的人来说，为您的系统构建一个NumPy数组标量转换表:
for name in dir(np):
obj = getattr(np, name)
if hasattr(obj, 'dtype'):
try:
if 'time' in name:
npn = obj(0, 'D')
else:
npn = obj(0)
nat = npn.item()
print('{0} ({1!r}) -> {2}'.format(name, npn.dtype.char, type(nat)))
except:
pass
在一些系统中，有一些NumPy类型在Python中没有对应的原生类型，包括:clongdouble, clongfloat, complex192, complex256, float128, longcomplex, longdouble和longfloat。在使用.item()之前，需要将它们转换为最接近的NumPy等效值。
Tolist()是一种更通用的实现方法。它适用于任何基元dtype，也适用于数组或矩阵。
如果从基本类型调用I，实际上不会产生一个列表:
numpy = 1.15.2
>>> import numpy as np
>>> np_float = np.float64(1.23)
>>> print(type(np_float), np_float)
<class 'numpy.float64'> 1.23
>>> listed_np_float = np_float.tolist()
>>> print(type(listed_np_float), listed_np_float)
<class 'float'> 1.23
>>> np_array = np.array([[1,2,3.], [4,5,6.]])
>>> print(type(np_array), np_array)
<class 'numpy.ndarray'> [[1. 2. 3.]
[4. 5. 6.]]
>>> listed_np_array = np_array.tolist()
>>> print(type(listed_np_array), listed_np_array)
<class 'list'> [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]
我发现自己混合使用了numpy类型和标准python。因为所有numpy类型都派生自numpy。泛型，下面是如何将所有内容转换为python标准类型:
if isinstance(obj, numpy.generic):
return numpy.asscalar(obj)
我的方法有点强硬，但似乎适用于所有情况:
def type_np2py(dtype=None, arr=None):
'''Return the closest python type for a given numpy dtype'''
if ((dtype is None and arr is None) or
(dtype is not None and arr is not None)):
raise ValueError(
"Provide either keyword argument `dtype` or `arr`: a numpy dtype or a numpy array.")
if dtype is None:
dtype = arr.dtype
#1) Make a single-entry numpy array of the same dtype
#2) force the array into a python 'object' dtype
#3) the array entry should now be the closest python type
single_entry = np.empty([1], dtype=dtype).astype(object)
return type(single_entry[0])
用法:
>>> type_np2py(int)
<class 'int'>
>>> type_np2py(np.int)
<class 'int'>
>>> type_np2py(str)
<class 'str'>
>>> type_np2py(arr=np.array(['hello']))
<class 'str'>
>>> type_np2py(arr=np.array([1,2,3]))
<class 'int'>
>>> type_np2py(arr=np.array([1.,2.,3.]))
<class 'float'>
我认为你可以像这样写一般类型的转换函数:
import numpy as np
def get_type_convert(np_type):
convert_type = type(np.zeros(1,np_type).tolist()[0])
return (np_type, convert_type)
print get_type_convert(np.float32)
>> (<type 'numpy.float32'>, <type 'float'>)
print get_type_convert(np.float64)
>> (<type 'numpy.float64'>, <type 'float'>)
这意味着没有固定的列表，您的代码将扩展到更多类型。
